\section{Experimentos}
\label{experimentos}

Nesta seção serão discutidos: a metodologia de treinamento e os parâmetros de configuração das técnicas apresentadas. A partir da identificação da metodologia de treinamento adequada, bem como dos parâmetros de interesse, são identificados diversos cenários de interesse a serem discutidos na sub-seção~\ref{cen_res}.

\input{exp-metodologia.tex}

% Observar a seqüência de passos pedidos nos experimentos com redes neurais...

\subsection{Cenários e Resultados}
\label{cen_res}

Todos os classificadores foram implementados utilizando o framework Weka~\cite{Weka2005}. O Weka apresenta uma coleção de ferramentas de mineração de dados. Implementada na linguagem Java~\cite{Java2009}, o Weka disponibiliza uma GUI e UI como interface do usuário e uma API para executar as atividades de mineração de dados a partir de outra aplicação Java.

Para a execução dos cenários, construiu-se uma aplicação a ser executada por linha de comando. O programa recebe como parâmetros o tipo de técnica a ser utilizada, e os parâmetros apresentados anteriormente. Como saída, são retornados o número de acertos e erros na classificação da base de teste. Com o uso de validação cruzada \textit{k-fold}, serão feitas verificações de $20.000$ instâncias para cada execução de um cenário.

\subsubsection{Redes bayesianas}

\input{exp-res-nb.tex}

\subsubsection{Árvores de decisão}

\input{exp-res-dt.tex}

\subsubsection{Redes neurais}

\input{exp-res-nn.tex}